公开(公告)号：CN101826104A

公开(公告)日：2010-09-08

申请号：CN201010139891.0

申请日：2010-04-02

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张卫丰 ,  刘霞 ,  张迎周 ,  周国强 ,  陆柳敏 ,  许碧娣 ,  朱丹梅 ,  陆柳清

IPC: G06F17/30

Abstract: 基于连续时间马尔科夫链的网站导航性实现方法采用连续时间马尔科夫链为用户访问行为建模，以期对网站的导航性和网页的重要性做更接近实际情况的评价。网站导航性在网站设计、改进和质量评价方面受到越来越多的重视。基于连续时间马尔科夫链的网站导航度量不但考虑了网站的链接结构，还考虑了了网页内容好坏对导航性的影响。通过对用户日志的分析获取用户在网页上访问时序及停留时间，在此基础上建立连续时间马尔科夫的嵌入链模型和用户停留时间的指数分布模型，综合两种模型得到连续时间马尔科大链模型，最终得到基于连续时间马尔科夫链模型的网站导航性度量。本发明具有比已有的度量方法更好的网站导航性评价效果。

公开(公告)号：CN101826104B

公开(公告)日：2012-07-04

申请号：CN201010139891.0

申请日：2010-04-02

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张卫丰 ,  刘霞 ,  张迎周 ,  周国强 ,  陆柳敏 ,  许碧娣 ,  朱丹梅 ,  陆柳清

IPC: G06F17/30

Abstract: 基于连续时间马尔科夫链的网站导航性实现方法采用连续时间马尔科夫链为用户访问行为建模，以期对网站的导航性和网页的重要性做更接近实际情况的评价。网站导航性在网站设计、改进和质量评价方面受到越来越多的重视。基于连续时间马尔科夫链的网站导航度量不但考虑了网站的链接结构，还考虑了了网页内容好坏对导航性的影响。通过对用户日志的分析获取用户在网页上访问时序及停留时间，在此基础上建立连续时间马尔科夫的嵌入链模型和用户停留时间的指数分布模型，综合两种模型得到连续时间马尔科大链模型，最终得到基于连续时间马尔科夫链模型的网站导航性度量。本发明具有比已有的度量方法更好的网站导航性评价效果。

公开(公告)号：CN101814093A

公开(公告)日：2010-08-25

申请号：CN201010139921.8

申请日：2010-04-02

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张卫丰 ,  朱丹梅 ,  周国强 ,  张迎周 ,  陆柳敏 ,  许碧娣 ,  刘霞

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明的目的是设计基于相似性的半监督学习垃圾网页检测方法，解决利用网页链接关系进行半监督学习出现的问题。该方法根据网页间的相似性建立一个隐含的“链接”关系图。步骤1：从网页中提取基于内容和链接的特征步骤2)对步骤1)所提取的特征用主成分分析方法进行特征提取；步骤3)根据网页间的相似性建立隐含的“链接”关系图；步骤4)在“链接”关系图上建立高斯随机域模型，利用调和函数进行半监督学习，步骤5)将步骤4)的模型与其它分类器的分类结果结合，提高分类效果，在关系图中，网页间的链接根据相似性赋予权重，然后建立高斯随机域模型，使用调和函数进行半监督学习，提高了半监督学习的能力。